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曾又

作品数:4 被引量:1H指数:1
供职机构:南京邮电大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:电子电信医药卫生更多>>

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇电子电信
  • 1篇医药卫生

主题

  • 3篇信号
  • 3篇脑机接口
  • 3篇汉语
  • 2篇语音
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇神经计算
  • 2篇神经信号
  • 2篇生理学
  • 2篇生理学意义
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇小波
  • 2篇小波包
  • 2篇小波包分解
  • 1篇语音合成
  • 1篇语音合成器
  • 1篇识别方法
  • 1篇脑电
  • 1篇脑电信号

机构

  • 4篇南京邮电大学

作者

  • 4篇曾又
  • 3篇张少白

传媒

  • 1篇系统科学与数...

年份

  • 1篇2017
  • 3篇2015
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
一种基于DIVA模型的汉语脑机接口实现方法
本发明公开了一种基于DIVA模型的汉语脑机接口实现方法,通过对获取到的语音发音时神经信号进行识别,从而控制驱动语音合成器的运动。本发明以DIVA模型为基础,使用无创的方式进行了汉语发音的脑电信号的采集并对信号进行去噪,特...
张少白曾又
文献传递
一种基于DIVA模型的汉语脑机接口实现方法
本发明公开了一种基于DIVA模型的汉语脑机接口实现方法,通过对获取到的语音发音时神经信号进行识别,从而控制驱动语音合成器的运动。本发明以DIVA模型为基础,使用无创的方式进行了汉语发音的脑电信号的采集并对信号进行去噪,特...
张少白曾又
基于DIVA模型的脑电信号识别方法被引量:1
2015年
DIVA(Direction Into Velocities of Articulators)模型是一种描述人脑中涉及语音生成和语音理解区域所发挥的作用的数学模型,能对发音过程进行模拟,对语音脑机接口系统的设计具有指导意义,文章根据DIVA模型的定义和相关研究结论,对人在发音过程中的脑电信号进行了处理,首先利用小波包将脑电信号进行特征提取,之后使用SVM(Support Vector Machine)分类器进行分类.结果表明,该方法对发音过程的脑电信号特征提取和分类效果较好,识别率达到70%,为基于DIVA模型的语音脑机接口系统设计提供了一种思路,此外,实验的结论也印证了DIVA模型对于发音过程大脑区域激活情况的预测.
张少白曾又刘友谊
关键词:脑机接口小波包分解支持向量机
基于DIVA模型的汉语语音脑机接口系统的研究
DIVA(Direction Into Velocities of Articulators)模型是一种描述人脑中涉及语音生成和语音理解区域相关作用的数学模型。该模型主要特征是反映神经解剖学与大脑相关区域的关联性,并模拟...
曾又
关键词:汉语语音小波包分解支持向量机
共1页<1>
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